softmax或sigmoid

softmax和sigmoid都是常用的激活函数，用于神经网络中的分类和回归任务。

Sigmoid函数的输出范围在0到1之间，常用于二分类问题，可以将输出解释为概率。但是，当输出非常接近0或1时，梯度会很小，这会导致训练过程出现梯度消失的问题。

Softmax函数将多个输出转化为概率分布，使得所有输出的概率和为1。它通常用于多分类问题，可以将神经网络输出解释为属于每个类别的概率。与Sigmoid函数不同，softmax函数的输出没有截断点，因此它不会出现梯度消失问题。

相关问题

softmax 和 sigmoid

Softmax和Sigmoid都是激活函数，常用于神经网络的最后一层，用于将输出转换为概率值。

Softmax函数将输入向量的每个元素进行指数运算，然后将结果归一化为概率分布。它适用于多类别的分类问题，输出的每个元素表示该类别的概率。Softmax函数的特点是所有输出的概率之和为1。

Sigmoid函数将输入值映射到一个范围在0到1之间的概率值。它适用于二分类问题，输出的值可以被解释为正类别的概率。Sigmoid函数的特点是输出的概率在0和1之间。

Softmax函数适用于多类别互斥的问题，需要选择其中一个类别作为输出。而Sigmoid函数适用于二分类问题，可以选择多个类别作为输出。

总结来说，Softmax适用于多类别分类问题，Sigmoid适用于二分类问题。它们的区别在于输出的形式和适用的问题类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [三分钟认知Softmax和Sigmoid的详细区别](https://blog.csdn.net/weixin_47872288/article/details/127301342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Softmax和sigmoid](https://blog.csdn.net/vivi_cin/article/details/131368065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Softmax与Sigmoid

Softmax和Sigmoid都是常用的激活函数，但它们在处理方式和应用场景上有所不同。

Sigmoid函数是一个常用的激活函数，它将输入值映射到[0,1]的范围内。特别地，当输入值为0时，Sigmoid函数的输出值为0.5。Sigmoid函数通常用于处理二分类问题，比如将输入值作为概率值，来表示其属于某个类别的可能性。

Softmax函数也是常用的激活函数，它将输入值映射到[0,1]的范围内，并且所有输出值的和为1。Softmax函数通常用于处理多分类问题，比如将输入值作为各个类别的得分，通过Softmax函数来计算它们之间的概率分布。

因此，Sigmoid和Softmax在处理方式和应用场景上有所不同，需要根据具体的问题选择合适的激活函数。